기초연, 정확도 높인 전염병 확산 예측 모델 개발

(대전=뉴스1) 김태진 기자 = 국내 연구진이 전염병 확산을 예측하는 더 정확한 수학 공식을 개발해 주목된다.

기초과학연구원(IBS) 수리 및 계산 과학 연구단 의생명 수학 그룹 김재경 CI 연구팀은 국가수리과학연구소 최선화 선임연구원, 고려대 최보승 교수, 경북대 이효정 교수팀과 정확도를 획기적으로 높인 전염병 확산 예측 모델을 새롭게 제시했다고 17일 밝혔다.

코로나19 팬데믹은 수리 모델 기반 전염병 확산 모델의 중요성을 재조명하게 했는데 이를 통해 추정한 감염재생산지수(R값), 잠복기, 감염기 등 변수들은 질병의 확산 양상을 이해하고 방역 정책을 설계하는 데 중요한 요소로 작용했다.

그러나 기존 모델에는 한계가 있었다.

기존 대부분 모델이 감염자와 접촉한 시점에 상관 없이 모든 접촉자가 동일 확률로 감염력이 발현된다고 가정하고 미래 상태가 현재 상태에 의해서만 결정되며 과거의 영향을 받지 않는다는 마르코프 시스템에 기반해 미래를 추정해 왔기 때문이다.

이에 연구팀은 현재와 과거를 모두 고려하는 새로운 감염병 확산 모델을 개발했다. 미래의 변화를 현재의 상태만으로 설명하는 상미분방정식 대신 미래의 변화를 현재와 과거의 상태를 모두 이용해 설명하는 지연미분방정식을 도입해 기존 모델의 한계를 극복했다.

연구팀은 2020년 1월 20일부터 11월 25일까지 서울의 누적 코로나19 확진자 정보를 활용해 새로 제시한 모델의 정확도를 평가했다. 초기 바이러스의 전파로 확진자가 급증했던 시기(2020년 1월20일~3월3일)의 감염재생산지수를 기존 모델은 4.9, 새 모델은 2.7로 추정했다. 확진자 전염 경로를 추적해 얻은 실제 값은 2.7이었다. 즉 기존 모델이 감염재생산지수를 2배 가까이 과대 추정하는 상황이 생길 수 있고 이에 따라 코로나19 감염력을 과대 예측할 수 있다는 것을 보여준다.

최선화 선임연구원은 “과대 예측 문제를 해결하기 위해 기존 모델은 감염기(감염자가 다른 사람에게 전염을 일으킬 수 있는 기간) 등 추가 역학 정보를 사용해 값을 보정해 사용해 왔다”며 “새로운 모델은 추가 역학 정보 없이도 감염재생산지수를 정확히 추정할 수 있다는 장점이 있다”고 말했다.

김재경 CI는 “우리 연구진은 새로운 모델을 바탕으로 ‘IONISE’라는 프로그램을 개발해 해당 분야 연구자들이 활용할 수 있도록 무료로 공개했다”며 “향후 공중보건 전문가들이 전염병 확산 양상을 보다 깊이 이해하고 효과적인 방역 전략을 수립하도록 도울 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스'에 지난 9일 게재됐다.

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